每个城市会销售各种各样的产品，现在想要统计每个城市各个子类别中，累计销售数量筛选出每个城市每个子类别中销量占比top 50%的至多3个产品。...#分组求和并用transform与原数据合并 amt_sum = data_new.groupby(['city', 'sub_cate'])['amt'].transform('sum') data_new...上图第三列就是我们需要的目标group_rank值，注意先要把默认的名字改过来，并将此结果与原始数据做一个合并。在此基础上，就可以将每组内不超过目标group_rank值的行筛选出来。...#用求和的方式实现对产品名称进行拼接 result = result_data.groupby(['city', 'sub_cate'])['prod_full_name'].sum().reset_index...推荐阅读 一场pandas与SQL的巅峰大战 Pandas tricks 之 transform的用法 图解pandas模块21个常用操作 左手pandas右手Excel，带你学习数据透视表
df.shift(1)表示将原来的df下一行，即相对于当前行为上一行，给该数组赋值为增长比（当前行减上一行的值除以上一行的值），由于月份不同，所以将上一行与该行相同的月份赋值为nan，最后将该数组赋值给...B7:定义b,c两个变量，b作为OPEN字段的初始值， B8:建立新表，其中STOCKID为A6的STOCKID，将时间序列B5按顺序插入新序表，作为新字段DATE,c作为OPEN字段，将B6中的ENTER...创建一个循环，开始将数据中的第一个name的值赋值给name_rec，然后下一次循环，如果name_rec相同，则继续。...直到不相同了，取start~i-1位置的date的值，第0个赋值给begin，倒数第一个赋值给end，将name_rec,begin,end三个值放入初始化的duty_list中，然后将start赋值为...循环各个项目的字段 B4:按照循环的这个字段进行分组 B5:新建一个表，该字段名作为subject字段的值，该字段分组中的值作为mark字段，分组中的成员数作为count字段 B6:将每个项目的结果汇总到
3、数据处理上面展示的都是子数据的原始状态，但是在数据分析过程中，原始数据可能不满足数据分析的要求，这里做一些简单的处理。...中使用groupby函数进行分组统计，groupby分组实际上就是将原有的DataFrame按照groupby的字段进行划分，groupby之后可以添加计数（count）、求和（sum）、求均值（mean...① 统计评分最多的5部电影首先根据电影名称进行分组，然后使用size函数计算每组样本的个数，最后采用降序的方式输出前5条观测值。...图片4、使用数据透视表pivot_table获得根据性别分级的每部电影的平均电影评分数据透视表pivot_table是一种类似groupby的操作方法，常见于EXCEL中，数据透视表按列输入数据，输出时...: 对于空值进行填充dropna : 默认开启去重结合Matplotlib进行可视化分析Pandas不仅可以以表的形式分析数据，还可以结合Matplotlib API进行可视化分析，通过import
() )['Height'].mean( ) Groupby对象 最终具体做分组操作时，调用的方法都来自于pandas中的groupby对象，这个对象定义了许多方法，也具有一些方便的属性。...，其传入值为数据源的序列其传入值为数据源的序列，与agg的传入类型是一致的，其最后的返回结果是行列索引与数据源一致的DataFrame。...']]，因此所有表方法和属性都可以在自定义函数中相应地使用，同时只需保证自定义函数的返回为布尔值即可。...'new_column'，其值为'column1'中每个元素的两倍，当原来的元素大于10的时候，将新列里面的值赋0 import pandas as pd data = {'column1':[1...10，如果是，则将新列'new_column'中的值赋为0 df['new_column'] = df.apply(lambda row: 0 if row['column1'] > 10 else row
3.计算占比 有了前面的基础，就可以进行最终计算了：直接用商品金额ext_price除以订单总额sum_price。并赋值给新的列pct即可。 ?...4.格式调整 为了美观，可以将小数形式转换为百分比形式，自定义函数即可实现。 ? 思路二： 对于上面的过程，pandas中的transform函数提供了更简洁的实现方式，如下所示： ?...可以看到，这种方法把前面的第一步和第二步合成了一步，直接得到了sum_price列。这就是transform的核心：作用于groupby之后的每个组的所有数据。可以参考下面的示意图帮助理解： ?...2.与groupby一起使用 此时，transform函数返回与原数据一样数量的行，并将函数的结果分配回原始的dataframe。也就是说返回的shape是（len(df)，1）。...在上面的示例数据中，按照name可以分为三组，每组都有缺失值。用平均值填充是一种处理缺失值常见的方式。此处我们可以使用transform对每一组按照组内的平均值填充缺失值。 ?
最近做可视化视频，在处理数据的时候遇到了一些问题。 所以就来总结一下，也给大家一个参考。 1. pandas.pivot_table 数据透视表，数据动态排布并且分类汇总的表格格式。...我的理解就是可以进行「行列转换」。 比如下面这样的一个转换。 ? 对名字列进行分类汇总，然后将日期那一列转换到行上，具体代码如下。...# 进行「行累加」,并且把结果写在最后一行 df.loc['Row_sum'] = df.apply(lambda x: x.sum()) # 进行「列累加」,并且把结果写在最后一行 df['Col_sum...计算分类汇总后的数据总和 # 按name分类汇总并计算总和 df.groupby(['name'])[['name', 'view', 'danmaku']].sum().reset_index())...F发现的一个网站——Pandas中文网。
然后,将一个函数应用(apply)到各个分组并产生一个新值。最后,所有这些函数的执行结果会被合并(combine)到最终的结果对象中。结果对象的形式一般取决于数据上所执行的操作。...sum()：计算每个分组中的所有值的和。 mean()：计算每个分组中的所有值的平均值。 median()：计算每个分组中的所有值的中位数。 min()：计算每个分组中的所有值的最小值。...关键技术:分组键会跟原始对象的索引共同构成结果对象中的层次化索引。将group_keys= False传入groupby即可禁止该效果。...Pandas是一个强大的数据分析工具，而pivot()函数是Pandas中的一个重要函数，用于数据透视操作。它可以根据某些列的值将数据重塑为新的形式，使之更易于分析和理解。...关键技术：在pandas中透视表操作由pivot_table()函数实现，其中在所有参数中，values、index、 columns最为关键,它们分别对应Excel透视表中的值、行、列。
pandas将只选择原始Series中满足条件的条目。...这是一个微妙但重要的观点：pandas表操作不会发生在原地。调用df.drop(...)将输出一个删除感兴趣的行/列的副本df，而不会修改原始的df表。...values = "Count" 指示应用于填充每个索引列组合的条目的原始“DataFrame”中的哪些值 aggfunc = np.sum 告诉“pandas”在聚合由“values”指定的数据时使用什么函数...5.1.1.3.1.6 将 COVID 数据加载到pandas中 最后，让我们将数据（而不是元数据）加载到pandas的DataFrame中。...主键是表中唯一确定其余列值的列或列集。它可以被认为是表中每一行的唯一标识符。例如，Data 100 学生表可能使用每个学生的 Cal ID 作为主键。
这里需要注意，从二维NumPy数组中构建数据框架是一个默认的视图。这意味着改变原始数组中的值会改变DataFrame，反之亦然。此外，它还可以节省内存。...df.loc['a':'b']['A']=10不会（对其元素的赋值不会）。 最后一种情况，该值将只在切片的副本上设置，而不会反映在原始df中（将相应地显示一个警告）。...它首先丢弃在索引中的内容；然后它进行连接；最后，它将结果从0到n-1重新编号。...就像1:1的关系一样，要在Pandas中连接一对1:n的相关表，你有两个选择。...'].sum()或 df.groupby('product')['quantity'].sum().reset_index() 但是，尽管外观不寻常，在很多情况下，系列的行为就像一个DataFrame，
我们可以看到baby_pop中的Sex索引成为了数据透视表的列。...我们可以将这个问题分解为两个步骤： 计算每个名称的最后一个字母。 按照最后一个字母和性别分组，使用计数来聚合。 绘制每个性别和字母的计数。...应用 pandas序列包含.apply()方法，它接受一个函数并将其应用于序列中的每个值。...我们现在可以将最后一个字母的这一列添加到我们的婴儿数据帧中。...通过在pandas文档中查看绘图，我们了解到pandas将DataFrame的一行中的列绘制为一组条形，并将每列显示为不同颜色的条形。 这意味着letter_dist表的透视版本将具有正确的格式。
对于一个二维表，每一行都可以看作是一条记录，每一列都可以看作是字段。...首先from相当于取出MySQL中的一张表，对比pandas就是得到了一个df表对象。...最后执行的是having表示分组后的筛选，在pandas中，通过上图可以发现我们得到了一个df1对象，针对这个df1对象，我们再做一次筛选，也表示分组后的筛选。...； 注意：combine这一步是自动完成的，因此针对pandas中的分组聚合，我们只需要学习两个内容，① 学习怎么分组；② 学习如何针对每个分组中的数据，进行对应的逻辑操作； 03 groupby分组对象的相关操作...* 多字段分组：根据df中的多个字段进行联合分组。 * 字典或Series：key指定索引，value指定分组依据，即value值相等的记录，会分为一组。
通过将isna与sum函数一起使用，我们可以看到每列中缺失值的数量。 df.isna().sum() ? 6.使用loc和iloc添加缺失值 我正在做这个例子来练习loc和iloc。...例如，thresh = 5表示一行必须具有至少5个不可丢失的非丢失值。缺失值小于或等于4的行将被删除。 DataFrame现在没有任何缺失值。...df.isna().sum().sum() --- 0 9.根据条件选择行 在某些情况下，我们需要适合某些条件的观察值（即行）。例如，下面的代码将选择居住在法国并且已经流失的客户。...如果我们将groupby函数的as_index参数设置为False，则组名将不会用作索引。 16.带删除的重置索引 在某些情况下，我们需要重置索引并同时删除原始索引。...考虑从DataFrame中抽取样本的情况。该示例将保留原始DataFrame的索引，因此我们要重置它。
这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列，来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。...如果对你有帮助，记得转发推荐给你的好友！ 上期文章：pandas每天一题-题目1、2、3 后台回复"数据"，可以下载本题数据集 如下数据： 数据描述： 此数据是订单明细表。...一个订单会包含很多明细项，表中每个样本(每一行)表示一个明细项 order_id 列存在重复 quantity 是明细项数量 请找出数量最多的明细项(并列最多，全部列出)，要求列出其所有信息(上表中的列...上面的结果只能是"找出数据中，数量最多的行" 因此，我们应该这样做： ( df.groupby(['item_name']) .agg({'quantity': sum,}) ....，把数量为最大值的行保留即可： res = ( df.groupby(['item_name']) .agg({'quantity': sum,}) .sort_values(
本文收集了 Python 数据分析库 Pandas 及相关工具的日常使用方法，备查，持续更新中。...对象中所有的空值 df.fillna(value={'prov':'未知'}) # 指定列的空值替换为指定内容 s.astype(float) # 将Series中的数据类型更改为 float 类型 df.index.astype...='temperature') # 交叉表是用于统计分组频率的特殊透视表 pd.crosstab(df.Nationality,df.Handedness) # groupby 后排序，分组 agg 内的元素取固定个数...() # groupby 分组+去重的值及数量 df.groupby('name').agg(['sum', 'median', 'count']) 12 数据合并 # 合并拼接行 # 将df2中的行添加到...(pd.Grouper(key='day', freq='1M')).sum() # 按照年度，且截止到12月最后一天统计 ext price 的 sum 值 df.groupby(['name', pd.Grouper
1.不分组情况 最直观的思路是，对每一行的金额，都累加从第一行到当前行的金额。在MySQL中，可以考虑自连接的方式，但需要使用不等值连接。...2.分组情况 需要思考：我们的原始数据是两个月的数据，目前我们的算法是把两个月的销售额累计到一起算的。但在实际中可能更多会关心每天的累计销售额分别占当月的百分比。...pandas计算累计百分比 在pandas中，提供了专门的函数来计算累计值，分别是cumsum函数，expanding函数，rolling函数。...接下来计算分组的总计值，这里用到了pandas中的transform函数，可以把分组后计算的总计值写入原dataframe。如果你不是很理解，可以参考下面这篇文章，讲的很清楚。...expanding函数 分组情况下使用expanding函数需要和groupby结合，注意得到的结果是多重索引，需要取values才能赋值给原dataframe。
然后,将一个函数应用(apply)到各个分组并产生一个新值。最后,所有这些函数的执行结果会被合并(combine)到最终的结果对象中。结果对象的形式一般取决于数据上所执行的操作。...Apply函数会将待处理的对象拆分成多个片段,然后对各片段调用传入的函数,最后尝试将各片段组合到一起。 【例13】采用之前的小费数据集,根据分组选出最高的5个tip-pct值。...关键技术:分组键会跟原始对象的索引共同构成结果对象中的层次化索引。将group_keys= False传入groupby即可禁止该效果。...数据透视表 pivot()的用途就是,将一个dataframe的记录数据整合成表格(类似Excel中的数据透视表功能),pivot_table函数可以产生类似于excel数据透视表的结果，相当的直观。...关键技术：在pandas中透视表操作由pivot_table()函数实现，其中在所有参数中，values、index、 columns最为关键,它们分别对应Excel透视表中的值、行、列。
一共是有1000行的销售数据。 使用xlwings库创建一个Excel工作簿，在工作簿中创建一个表，表名为fruit_and_veg_sales，然后将原始数据复制进去。...地址： https://docs.microsoft.com/zh-cn/office/vba/api/overview/excel 将原始数据取过来后，再在工作簿中创建一个可视化表，即Dashboard...DashBoard表的头两个表格，一个是产品的利润表格，一个是产品的销售数量表格。 使用到了pandas的数据透视表函数。...最后一个groupby将为Dashboard表提供第四个数据信息。...可以看到，一行行的数据经过Python的处理，变为一目了然的表格。 最后再绘制一个matplotlib图表，添加一张logo图片，并保存Excel文件。
最小-最大标准化(规范化) 最小-最大规范化：也称为离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果值映射到[0,1]之间。...小数定标标准化(规范化) 小数定标规范化:通过移动属性值的小数位数，将属性值映射到[-1，1]之间，移动的小数位数取决于属性值绝对值的最大值。...基于列值重塑数据(生成一个“透视”表)。使用来自指定索引/列的唯一值来形成结果DataFrame的轴。此函数不支持数据聚合，多个值将导致列中的MultiIndex。...示例代码如下： 查看初始数据 new_df 输出为： # 将列索引转换为一行数据: # 将列索引转换为一行数据 new_df.melt(value_name='价格(元)', ignore_index...() 2.3.1.1 分组操作 pandas中使用groupby()方法根据键将原数据拆分为若干个分组。
要将此信息传达给 Pandas，需要采取许多步骤。 第 2 步将整个序列中的所有结果累积起来。 其余步骤将慢慢清除所有多余的累积。...以下函数为传递给它的每个组返回两行。 第一行是条纹的起点，最后一行是条纹的终点。...原始的第一行数据成为结果序列中的前三个值。 在步骤 2 中重置索引后，pandas 将我们的数据帧的列默认设置为level_0，level_1和0。...在 Trump 的数据帧中，其他列没有丢失数据，但这不能保证所有抓取的表在其他列中都不会丢失数据。 函数的最后一行以更自然的方式对日期进行排序，以便从最旧到最新进行数据分析。...此步骤的其余部分将构建一个函数，以在 Jupyter 笔记本的同一行输出中显示多个数据帧。 所有数据帧都有一个to_html方法，该方法返回表的原始 HTML 字符串表示形式。
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